图像修复与智能美化
实验说明
实验六:图像修复与智能美化
学习图像修复技术,包括去除划痕、填补缺失区域等。体验AI驱动的智能美化功能,如人像美颜、风格迁移等前沿应用。
理解图像修复从传统方法到深度学习的技术演进。
达成要求:能针对划痕或缺失区域调整修复强度与画笔大小完成Patch-based修复,并对比GAN修复结果,依据磨皮、美白参数判断人像美化的真实性与伦理边界。
- 了解图像修复的基本原理与分类
- 掌握基于纹理合成的修复方法
- 体验基于样本的图像修补(Patch-based)
- 学习深度学习修复技术(GAN)
- 实践人像美颜算法
- 体验风格迁移(Neural Style Transfer)
- 知识目标: 掌握图像修复与美化的技术原理
- 能力目标: 培养图像编辑与艺术创作能力
- 素养目标: 理解AI技术在艺术创作中的应用与伦理
- 纹理合成算法
- Patch-based修复
- 偏微分方程(PDE)修复
- 生成对抗网络(GAN)应用
- 人脸关键点检测
- 神经风格迁移算法
漫话数媒
开始实验后,课前的“AI 导学”会在这里生成奇思、妙想的对话。
已阅读实验说明、看过仿真实验区,可直接从这里开始

